抗扰动实时识别
融合预测网络与三维卷积循环网络的诊断系统，能从强扰动炉面图像序列中稳定识别半熔异常。
刘强 · 张杨 · 吴高昌 · 范自柱
IEEE Transactions on Artificial Intelligence 2023
使用PredNet无监督预测网络提取图像残差，去除水雾、白斑和火焰波动等干扰，仅保留真实炉面变化。
3DCRNN集成LSTM，克服了3DCNN只提取局部时空特征的局限，能捕捉长时间演化模式，提高诊断准确性。
在真实镁熔炉采集的图像序列上验证了有效性，证明该方法可用于实际工业场景。